MAF1731 - Microstructure and Trading Systems

B.Eng Financial Engineering

I.F. Barragán Vázquez Lizbeth Alejandra

November 08th 2021 | Repository: Link

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Laboratory 4

Microestructura de mercado

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Abstract

En el presente notebook se encuentra el análisis de ciertas criptomonedas en diferentes instancias del tiempo que se denominan timestamps. Se hace una lectura del libro de órdenes proveniente de una función propia de la librería ccxt de python. Una vez realizado lo anterior, se realizan series de tiempo por cada columna de información y con ello se realizan visualizaciones para poder entender mejor el análisis.

Propósito

En este laboratorio usaremos información del Libro de Ordenes de Criptomonedas de diversos exchanges internacionales, con el objetivo primario de entender y visualizar la microestructura del mercado por medio del comportamiento de Libro de Ordenes y sus caracteristicas como; Matching Engine, Levels, Ask-Bid Volumnes, etc.

1. Introducción

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En el presente laboratorio se muestra diversos temas relacionados a las criptomonedas. Para empezar recordemos lo que una criptomoneda representa.

Las criptomonedas son monedas virtuales. Pueden ser intercambiadas y operadas como cualquier otra divisa tradicional, pero están fuera del control de los gobiernos e instituciones financieras. Existe un gran número de criptodivisas disponibles, todas con sus propias características y aplicaciones. Las que tienen mayor capitalización bursátil son, al menos por ahora, una minoría que incluye el bitcoin, el bitcoin cash, el ether, el litecoin y el dash.

Las criptomonedas pueden considerarse una alternativa a las divisas tradicionales, pero en realidad fueron concebidas como una solución de pago completamente convencional. En estos momentos, un buen número de tiendas aceptan criptomonedas como forma de pago.

Es importante reconocer que:

• El valor de una criptomoneda no está vinculado exclusivamente al comportamiento de una economía concreta
• Los cambios en los tipos de interés y el aumento en las reservas monetarias solo tienen un efecto indirecto en su valor.
• El valor de las criptomonedas depende del compromiso de los usuarios por mantener su precio al convertirlas a divisas tradicionales.

Esto significa, al menos por ahora, que las criptodivisas son tratadas principalmente como una materia prima, es decir, una inversión cuyo retorno proviene de la especulación en torno a las subidas y bajadas en su valor.

Como podemos ver las criptomonedas han ido poco a poco subiendo su popularidad al punto de poderlas usar como forma de pago convecional. Sin embargo, aún queda mucho para que el mundo financiero se acostumbre en su totalidad a ellas.

De este modo, continuamos con otro concepto de suma importancia que es el Libro de Órdenes. Se trata de una lista de operaciones, ya sean electrónicas o manuales, que una bolsa utiliza para registrar el interés del mercado en un valor específico o instrumento financiero. Este se actualiza en tiempo real porque es un indicador importante de la profundidad del mercado, la cantidad de operaciones en un momento dado, por lo que a veces se lo denomina «libro continuo».

Al reconocer estos dos conceptos tan importantes para la realización de este laboratorio podemos definir nuevamente el propósito del mismo, que es entender y visualizar la microestructura del mercado por medio del comportamiento que presenten nuestras criptomonedas en análisis esto con ayuda de una instancia en el libro de órdenes que se obtiene a partir de un archivo de ccxt, siendo esta última una biblioteca utilizada para conectarse y comercializar con intercambios de criptomonedas y servicios de procesamiento de pagos en todo el mundo Proporciona acceso rápido a datos de mercado para almacenamiento, análisis, visualización, desarrollo de indicadores, comercio algorítmico, backtesting de estrategias, programación de bots e ingeniería de software relacionada.

Para el laboratorio en curso solo estaremos almacenando, analizando y visualizando una serie de indicadores propios de la microestructura de mercado. Esto siendo visualizado por asset y por exchange.

2. Instalación/Carga de Paquetes y Dependencias

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2.2 Python Packages

Para pode correr el presente notebook, será necesario haber instalado o ya tener el archivo requirements.txt que presenta lo siguiente:

• pandas>=1.1.1
• numpy>=1.19.1
• jupyter>=1.0.0
• chart_studio>=1.1
• plotly>=4.14

2.3 Files Dependencies

Las dependencias necesarias para poder correr el notebook son:

• functions_labv.py
• visualizations_labv.py

from functions_labv import *
from visualizations_labv import *
import pickle

# Por si existe algún warning
import warnings
warnings.simplefilter("ignore")

3. Explicación de los assets utilizados

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Se comenta que los tres assets en análisis son criptodivisas ya que estaremos viendo criptomonedas en relación al USD.

Cabe mencionar que estos assets estarán mostrando información en base a los exchanges:

• kraken
• ftx
• currencycom
• coinmate

3.1 ETH/USD

El Ethereum (ETH/USD) es una plataforma de programación, un lenguaje de programación, un protocolo y una moneda (Ether) creada para financiar el proyecto. Su creador, Vitalik Buterin utiliza esta tecnología con el fin de descentralizar programas y aplicaciones informáticas, para ser accesibles a todo el mundo.

Ethereum tiene un suministro actual de 118,244,459.249. El último precio conocido de Ethereum es 4,605.43931994 USD y ha subido 5.65 en las últimas 24 horas. Actualmente se cotiza en 4536 mercado (s) activo (s) con $13,886,802,768.18 negociados durante las últimas 24 horas.

Características:

• A diferencia del Bitcoin, no existe un número fijo de monedas (Ether).
• Actualmente existen cinco compañías que controlan el 85% de la producción de esta criptomoneda.

3.2 DOGE/USD

Es una criptodivisa derivada de Litecoin que usa como mascota un perro Shiba Inu del meme de Internet «Doge» La segunda quincena de junio de 2014, se había minado más de 100 mil millones (100,000,000,000) de Dogecoins.

Dogecoin tiene un suministro actual de 132,011,346,979.6624. El último precio conocido de Dogecoin es 0.26249993 USD y ha subido 2.89 en las últimas 24 horas. Actualmente se cotiza en 401 mercado (s) activo (s) con $1,067,062,789.77 negociados durante las últimas 24 horas

Características:

• Es la segunda moneda con más seguidores en la red social Reddit.
• No tiene límite de emisión, lo que la convierte en una moneda inflacionaria.
• El bajo precio de su cotización hace que las comisiones por enviar y recibir Dogecoins sean más baratas que las del Bitcoin, Litecoin...
• Sus transacciones se realizan en 60 segundos, a diferencia de los 10 minutos que necesita el Bitcoin o los 2.5 minutos del Litecoin.

3.3 SOL/USD

Solana es una plataforma pública de blockchain. Es de código abierto y centralizado, con consenso logrado mediante prueba de participación y prueba de historia. Su criptomoneda interna es SOL. Bloomberg considera que Solana es "un potencial rival a largo plazo para Ethereum".

Solana tiene un suministro actual de 508,383,798.6035433 con 302,512,758.2258883 en circulación. El último precio conocido de Solana es de 253.30026048 USD y ha subido 4.57 en las últimas 24 horas. Actualmente se cotiza en 177 mercados activos con $3,471,593,501.74 negociados durante las últimas 24 horas.

El último rally de Solana está apretando la competencia entre las blockchains de tercera generación. Tras la subida, Solana se ha posicionado como una de las mayores cadenas de bloque por capitalización de mercado en albergar aplicaciones descentralizadas como los ahora populares tokens no fungibles (NFT).

4. Consumir datos de CCXT

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En el presente apartado, se cargan los datos a manera de diccionario a partir de la librería ccxt de la cual se tuvo su explicación en el apartado de introducción.

# ETH/USD
dic_file_a = open("dic_a.pkl", "rb")
output_a = pickle.load(dic_file_a)
output_a

{'Exchange': ['kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'kraken',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
  'ftx',
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  'ftx',
  'currencycom',
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  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
  'currencycom',
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 'Fechas': ['2021-11-08T17:32:59.358Z',
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  4792.77,
  4792.68,
  4792.9,
  4794.33,
  4794.21,
  4794.33,
  4794.360000000001,
  4794.21,
  4793.85,
  4794.360000000001,
  4793.8099999999995,
  4793.85],
 'VWAP': [4791.91243085801,
  4791.91243085801,
  4791.866121694886,
  4791.866121694886,
  4790.9237706206895,
  4790.9237706206895,
  4790.926340094043,
  4789.314579297817,
  4789.314579297817,
  4788.510795328105,
  4788.510795328105,
  4787.0749744225795,
  4787.0749744225795,
  4789.075496578142,
  4789.075496578142,
  4789.296764763478,
  4789.296764763478,
  4790.294723767447,
  4790.294723767447,
  4790.4596313120965,
  4793.982648115696,
  4793.682081709738,
  4793.74252095453,
  4793.794994839504,
  4793.882670216293,
  4793.896347804565,
  4793.962240823468,
  4793.969336265751,
  4794.008648374134,
  4794.024341166694,
  4793.986935640555,
  4793.938065519684,
  4793.848146328549,
  4793.92790300936,
  4793.928116599827,
  4793.928116599827,
  4793.928116599827,
  4794.008869624028,
  4793.932869149696,
  4793.93135181355,
  4793.854694543708,
  4793.970097759929,
  4793.95656890232,
  4793.907089727526,
  4793.899498594548,
  4793.899287332162,
  4793.885951443153,
  4793.896088918593,
  4793.884221216891,
  4793.97384440799,
  4794.010744517933,
  4793.972439899328,
  4794.017615267345,
  4793.8333122367885,
  4793.921841619711,
  4793.856912743115,
  4793.85265951843,
  4793.85265951843,
  4793.864597893924,
  4793.85265951843,
  4793.800920327276,
  4793.783625924725,
  4793.925684207744,
  4793.9198545960135,
  4793.9350452365115,
  4793.921702652437,
  4793.84384319055,
  4793.763495272278,
  4793.75954027927,
  4794.023004098487,
  4794.155259238233,
  4794.17099215364,
  4794.26778935736,
  4794.344456496328,
  4794.539462402732,
  4794.564639601491,
  4794.572235607978,
  4794.430943781095,
  4794.18814659264,
  4794.155351840414,
  4794.255870337804,
  4794.21341479426,
  4794.138605168013,
  4793.897081437258,
  4793.803887449674,
  4793.780378296928,
  4793.516058771596,
  4793.574205252847,
  4793.503887870716,
  4793.5071256009105,
  4793.493472410413,
  4793.513320613954,
  4793.485777608677,
  4793.553349042948,
  4793.4946175398645,
  4793.48397330546,
  4793.461857216533,
  4793.461857216533,
  4793.461857216533,
  4793.461857216533,
  4793.508364279834,
  4793.642683872898,
  4793.647155742118,
  4793.540523777955,
  4793.526371356496,
  4793.620971217582,
  4793.617646672728,
  4793.585049022561,
  4793.577051899401,
  4793.714545380733,
  4793.757041390625,
  4793.70311812265,
  4793.81633364578,
  4793.871533311669,
  4793.800614181602,
  4793.803390093086,
  4793.803450982641,
  4793.794388337987,
  4793.804405649524,
  4793.779175728845,
  4793.794665359797,
  4793.842972813156,
  4793.8219716045805,
  4793.66902189647,
  4793.698345616401,
  4793.667839157868,
  4793.671502778762,
  4793.675783847454,
  4793.679310804786,
  4793.695033129554,
  4793.694732273558,
  4793.658051683639,
  4793.603288108283,
  4793.614742588496,
  4793.771237869822,
  4793.9230709998765,
  4793.873731354054,
  4793.901028473516,
  4793.902322591958,
  4793.912613860763,
  4793.928279411645,
  4793.90366052874,
  4793.90366052874,
  4793.884837544597,
  4793.925813945329,
  4793.87556266129,
  4793.87556266129,
  4793.8509385825655,
  4793.857935557002,
  4793.87311447952,
  4793.889570680989,
  4793.945594020107,
  4793.988621036113,
  4793.882659121707,
  4793.868034251261,
  4793.833474790029,
  4793.776913938404,
  4793.713150100346,
  4793.834203680903,
  4793.775194974229,
  4793.669117247993,
  4793.669117247993,
  4794.000901089534,
  4794.6332603985875,
  4794.000901089534,
  4794.000901089534,
  4794.6332603985875,
  4793.548476838958,
  4793.548476838958,
  4793.86038047028,
  4794.328752974498,
  4793.548476838958,
  4792.46134588092,
  4794.328752974498,
  4793.345963986618,
  4792.46134588092,
  4793.345963986618,
  4793.867881035108,
  4793.761695581148,
  4792.591743338251,
  4793.867881035108,
  4793.761695581148,
  4792.591743338251,
  4791.638305754393,
  4791.926076187272,
  4791.638305754393,
  4792.220675563034,
  4791.926076187272,
  4791.946322842479,
  4792.220675563034,
  4791.995158178852,
  4791.946322842479,
  4791.995158178852,
  4791.933264708567,
  4791.77825141233,
  4792.981625319897,
  4791.933264708567,
  4791.77825141233,
  4792.981625319897,
  4793.413997212992,
  4793.279858477337,
  4793.413997212992,
  4793.352461572806,
  4793.279858477337,
  4792.7902243130175,
  4793.352461572806,
  4793.7319067612025,
  4792.7902243130175]}

De la misma manera seguirían mostrándose los assets subsecuentes. Sin embargo, esta es la manera menos práctica de visualizar la información. Razón por la cual en el siguiente apartado se muestra en DataFrame cada asset para poder digerir más fácilmente la información.

5. Análisis de Microestructura

---

En este apartado encontraremos los DataFrames correspondientes a los diccionarios como el mostrado con anterioridad, esto con la finalidad de poder visualizar de una mejor manera los datos provenientes de cada exchange en cierta instancia de tiempo.

En este DataFrame estaremos observando las columnas:

• "Exchange": Muestra el exchange proveniente que puede ser kraken, ftx, coinmate o currencycom.
• "Fechas": Corresponde a la instancia de tiempo donde se corrió el documento ccxt.
• "Levels": Número de níveles para cada fecha del libro de órdenes.
• "Volume_ask": Sumatoria de los ask del asset.
• "Volume_bid": Sumatoria de los bid del asset.
• "Total_volume": Sumatoria de los volume_bid y volume_ask del asset.
• "Mid_price": Promedio del top of the book.
• "VWAP": Promedio ponderado de los bids y asks.

5.1 ETH/USD

df_a = pd.read_pickle("df_final_a.pkl")
df_a

	Exchange	Fechas	Levels	Volume_ask	Volume_bid	Total_volume	Mid_price	VWAP
0	kraken	2021-11-08T17:32:59.358Z	100	1200.680	996.437000	2197.117000	4793.755	4791.912431
1	kraken	2021-11-08T17:33:02.397Z	100	1200.680	996.437000	2197.117000	4793.755	4791.912431
2	kraken	2021-11-08T17:33:05.542Z	100	1166.844	968.042000	2134.886000	4794.055	4791.866122
3	kraken	2021-11-08T17:33:08.580Z	100	1166.844	968.042000	2134.886000	4794.055	4791.866122
4	kraken	2021-11-08T17:33:11.750Z	100	1212.655	1058.343000	2270.998000	4793.635	4790.923771
...	...	...	...	...	...	...	...	...
203	currencycom	2021-11-08T17:33:50.222Z	20	355.620	889.540002	1245.160002	4794.210	4793.279858
204	currencycom	2021-11-08T17:33:51.621Z	20	324.840	931.640001	1256.480001	4793.850	4792.790224
205	currencycom	2021-11-08T17:33:52.851Z	20	356.600	877.180000	1233.780000	4794.360	4793.352462
206	currencycom	2021-11-08T17:33:54.249Z	20	828.150	963.340002	1791.490002	4793.810	4793.731907
207	currencycom	2021-11-08T17:33:55.683Z	20	324.840	931.640001	1256.480001	4793.850	4792.790224

208 rows × 8 columns

5.2 DOGE/USD

df_b = pd.read_pickle("df_final_b.pkl")
df_b

	Exchange	Fechas	Levels	Volume_ask	Volume_bid	Total_volume	Mid_price	VWAP
0	kraken	2021-11-08T17:34:05.150Z	100	3.394921e+06	3.117687e+06	6.512608e+06	0.278805	0.278721
1	kraken	2021-11-08T17:34:08.363Z	100	3.367881e+06	3.079606e+06	6.447487e+06	0.278809	0.278718
2	kraken	2021-11-08T17:34:11.627Z	100	3.367881e+06	3.079606e+06	6.447487e+06	0.278809	0.278718
3	kraken	2021-11-08T17:34:14.773Z	100	3.367885e+06	3.104161e+06	6.472046e+06	0.278809	0.278722
4	kraken	2021-11-08T17:34:17.811Z	100	3.367885e+06	3.104161e+06	6.472046e+06	0.278809	0.278722
...	...	...	...	...	...	...	...	...
200	currencycom	2021-11-08T17:34:56.359Z	20	3.879150e+07	3.880400e+07	7.759550e+07	0.278795	0.278921
201	currencycom	2021-11-08T17:34:57.561Z	20	3.879150e+07	3.880400e+07	7.759550e+07	0.278795	0.278921
202	currencycom	2021-11-08T17:34:58.769Z	20	3.879150e+07	3.880400e+07	7.759550e+07	0.278795	0.278921
203	currencycom	2021-11-08T17:35:00.195Z	20	3.879150e+07	3.880400e+07	7.759550e+07	0.278795	0.278921
204	currencycom	2021-11-08T17:35:01.542Z	20	3.879150e+07	3.880400e+07	7.759550e+07	0.278795	0.278921

205 rows × 8 columns

5.3 SOL/USD

df_c = pd.read_pickle("df_final_c.pkl")
df_c

	Exchange	Fechas	Levels	Volume_ask	Volume_bid	Total_volume	Mid_price	VWAP
0	kraken	2021-11-08T17:35:11.145Z	100	11312.300	3702.092	15014.392	248.96000	248.805910
1	kraken	2021-11-08T17:35:14.233Z	100	11312.300	3702.092	15014.392	248.96000	248.805910
2	kraken	2021-11-08T17:35:17.388Z	100	11346.017	3669.258	15015.275	248.94500	248.815154
3	kraken	2021-11-08T17:35:20.486Z	100	11346.017	3669.258	15015.275	248.94500	248.815154
4	kraken	2021-11-08T17:35:23.603Z	100	11264.207	3658.680	14922.887	248.97000	248.814086
...	...	...	...	...	...	...	...	...
159	ftx	2021-11-08T17:36:03.378Z	20	322.980	905.680	1228.660	249.11875	249.093519
160	ftx	2021-11-08T17:36:03.788Z	20	322.980	913.970	1236.950	249.11875	249.093944
161	ftx	2021-11-08T17:36:04.197Z	20	232.840	1367.850	1600.690	249.11875	249.096371
162	ftx	2021-11-08T17:36:04.607Z	20	170.160	1333.960	1504.120	249.12000	249.100521
163	ftx	2021-11-08T17:36:05.017Z	20	220.400	1374.920	1595.320	249.11875	249.089181

164 rows × 8 columns

6. Visualizaciones

---

En este apartado se mostrarán tres gráficos correspondientes a las tres criptodivisas utilizadas a lo largo del análisis. Esto se realiza con con la librería Plotly y haciendo Subplots de ello, con la finalidad de observar cada una se nuestras series de tiempo respecto a cada exchange utilizado en el proyecto.

6.1 ETH/USD

# ETH/USD
graf_a(df_a)

Nos encontramos a 08 de noviembre de 2021 a instancia de 17:32:59 a 17:33:58 hrs.

Cabe mencionar que el exchange coinmate no arrojó datos para la criptodivisa en cuestión.

Levels: Vemos como en el exchange de ftx y currencycom se tiene un nivel de 20, mientras que en kraken el nível presentado es de 100.

Volume_Bid: Sabemos que el bid es el precio más alto que el comprador está dispuesto a pagar por lo que en este campo estamos visualizando como en ftx el valor de nuestra criptodivisa se encuentra oscilando y cambiando muchisímo en tan solo 60 segundos, empezando en valores de 148, cayendo a 89 como punto mínimo y teniendo como punto máximo 167. Es realmente impresionante las oscilaciones mostradas en este exchange para tan poco tiempo. Posteriormente en kraken se inicia en 996 y llega a tener un punto máximo en 1534 presentando una bajada en el momento 17:33:55 pero observamos como los valores de bid en este exchange son más altos en comparación a ftx. Finalmente con currencycom pasa algo muy similar a ftx grandes fluctuaciones en tan solo 60 segundos con valor mínimo en 858 y máximo en 1006.

Volume_Ask: Sabemos que el ask es el precio más bajo al que el vendedor está dispuesto a vender por lo que ahora vemos como para ftx tenemos un punto máximo en 191 y un punto mínimo en 68, de igual manera se presentan ciertas alzas y bajas en tan solo 60 segundos. En kraken tenemos un punto mínimo en 1159 mientras que su máximo está en 1417 de 17:33:18 a 17:33:21 subió de ese mínimo al máximo. Un caso curioso que puede representar una volatilidad mayor para esta criptodivisa. Finalmente para currencycom se observa un comportamiento alcista y bajista en el mismo segundo casi porque así como aumenta disminuye y esto lo hace casi en la misma dimensión.

Total_Volume: En este caso se muestra la suma de los volúmenes explicados anteriormente y observamos como para ftx se tiene un punto mínimo en 197 y un máximo en 339, esto siguiendo diferentes tendencias incluso para el momento 17:33:39 se muestra un techo culminando en una tendencia totalmente bajista. En el caso de kraken vemos como el volumen total va en aumento y posterior a eso baja pero pareciera como si mantuviera un nível más constante. Y finalmente en currencycom observamos casi el mismo caso que se presenta en el volumen de ask para este exchange, una serie de tiempo con una tendencia estacionaria a partir del momento 17:33:10.

Mid_price: Sabemos que el mid price es el promedio del top of the book. Vemos como para ftx tenemos un comportamiento muy cuadrado por llamarlo de alguna manera dado que en ciertos momentos mantiene el mismo mid price con valores que oscilan entre 4793 y 4794 mismo que es un rango un tanto corto. Para kraken tenemos valores que oscilan de 4792 a 4794 que prácticamente es el mismo rango que en ftx solo con un comportamiento un tanto distinto. Para currencycom se presenta una serie un tanto menos cuadrada, en este caso los valores oscilan de 4792 a 4795 con el comportamiento de una serie no estacionaria ni en media ni en varianza.

VWAP: Al reconocer que esta serie se trata de una medida del precio medio de negociación del período. Vemos como para ftx presentamos una serie no estacionaria con un punto máximo en 4794. Para kraken se observa un comportamiento bajista y luego cambia a alcista en tan solo 3 microsegundos. En el caso de currencycom tenemos otra vez una serie un poco mas estacionaria al menos para el momento inicial hasta la caída del 17:33:21. Podremos decir que el precio medio de negociación se encuentra en valores de 4794 en su mayoría, dado que en el caso de los tres exchanges los valores de VWAP presentan un rango de valores alrededor del mencionado.

6.2 DOGE/USD

# DOGE/USD
graf_b(df_b)

Nos encontramos a 08 de noviembre de 2021 a instancia de 17:33:59 a 17:34:58 hrs.

Cabe mencionar que el exchange coinmate no arrojó datos para la criptodivisa en cuestión.

Levels: Vemos como en el exchange de ftx y currencycom se tiene un nivel de 20, mientras que en kraken el nível presentado es de 100.

Volume_Bid: Para ftx tenemos una serie que no parece ser estacionaria ni en media ni en varianza, con punto mínimo en 248k y máximo en 497k, de igual manera sus oscilaciones son pronunciadas a lo largo de los 60 segundos. Para kraken se tiene una serie totalmente alcista de empezar en 3.1M hasta terminar en 3.5M. Mientras que para currencycom tenemos una línea recta en 38.8M lo que indica que para este exchange el precio más alto al que el comprador está dispuesto a pagare es el mismo durante los 60 segundos.

Volume_Ask: En ftx volvemos a tener una serie muy cambiante con punto máximo en 383k y de 766k como punto mínimo, lo cual indica que para este exchange el precio más bajo al que el vendedor está dispuesto a vender son valores que se encuentran oscilando constantemente. Para kraken tenemos una serie bajista, al contrario de la que se obtuvo en volume_bid en este mismo exchange. Y en currencycom presentamos otra vez una línea recta en 38.79M, por lo que vemos como a pesar de ser cosas diferentes el bid y el ask se tienen valores similares en el volumen de ambos para este exchange.

Total_Volume: En ftx seguimos con una serie cambiante con punto máximo en 854k y punto mínimo en 399k, lo cual marca una diferencia realmente alta en tan solo unos segundos. Para kraken se muestra una serie más o menos constante que luego baja y posterior sube, se trata de unos cambios más controlados. Para currencycom seguimos con una línea recta en 77.59M que tiene todo el sentido del mundo dado que el total volume es la sumatoria de los dos anteriores.

Mid_price: Para ftx se tiene una serie no estacionaria ni en media ni en varianza, con una tendencia alcista hasta 17:34:42. En el caso de kraken tenemos una tendencia alcista que se mantiene a partir de la instancia 17:34:45. Finalmente en currencycom igual se presenta una tendencia alcista. En los tres exchanges se tiene un rango más o menos parecido por lo que podemos decir que el promedio del top of the book en los tres exchanges presentan un comportamiento similar.

VWAP: En ftx se tiene una serie no estacionaria con tendencia alcista, comienza en su punto mínimo pero termina en un punto máximo para esta instancia. Para kraken también se presenta una serie con tendencia alcista pero con menos cambios tan bruscos como en ftx. Mientras que en currencycom se presenta también tendencia alcista. Para este indicador se observa como currencycom y kraken presentan valores más parecidos que los que presenta el exchange ftx.

6.3 SOL/USD

# SOL/USD
graf_c(df_c)

Nos encontramos a 08 de noviembre de 2021 a instancia de 17:35:05 a 17:36:10 hrs.

Cabe mencionar que los exchanges coinmate y currencycom no arrojaron datos para la criptodivisa en cuestión.

Levels: Vemos como en el exchange de ftx tiene un nivel de 20, mientras que en kraken el nível presentado es de 100.

Volume_Bid: Para ftx se tiene una serie que parece estacionaria en media pero no en varianza con punto mínimo en 339 y máximo en 1496. Otra vez resulta impresionante las oscilaciones que se presentan para este exchange. Para kraken se tiene una serie menos cambiante, con punto máximo en 3779 y mínimo en 3511, se nota como al final de la instancia el volumen de bid iba a la baja.

Volume_Ask: Para ftx se vuelve a tener una serie que parece estacionaria en media pero no en varianza, con punto mínimo en 168 y máximo en 652. Para kraken se presenta casi casi una línea recta al inicio pero con una bajada pronunciada para el final de la instancia. Asimismo los valores por los que oscila el volumen de ask en kraken son mucho más altos en comparación a los de ftx.

Total_Volume: En ftx seguimos el mismo tipo de serie que tuvimos para las series de volumen de ask y de bid, con valores oscilando de 800 a 1900 aproximadamente. En el caso de kraken volvemos a tener una serie muy poco cambiante con una caída preocupante al final de la instancia. Pero con valores de 14.3k a 15k, lo cual me parece otra vez una diferencia estratosférica en comparación al exchange ftx.

Mid_price: Para ftx tenemos una serie que pareciera no estacionaria ni en media ni en varianza con punto mínimo en 248 y máximo en 249, que no es un cambio extremo pero que indica que el promedio del top of the book se encuentra en aumento para este exchange. En el caso de kraken volvemos a tener una serie menos cambiante pero con tendencia alcista, también no se trata de cambios extremos pero que resultan puntos a considerar para el inversionista.

VWAP: Para ftx pareciera que se tiene una serie estacionaria en media pero no en varianza, con punto mínimo en 248 y máximo en 249. Mientras que para kraken se vuelve a tener una serie no tan cambiante con punto mínimo en 248.77 y máximo en 248.87 vemos que para este exchange es una diferencia realmente corta entre los puntos indicados para esta instancia. Sin embargo vemos como en los dos exchanges de los que se obtuvo información los valores del VWAP son bastante similares por lo que podemos indicar que el precio medio de negociación en la instancia es similar dentro de los exchanges mostrados.

7. Conclusiones

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En el presente laboratorio estuvimos analizando la microestructura del mercado por medio del comportamiento del libro de órdenes y de características importantes del mismo.

En lo particular considero que lo realizado en este laboratorio fue de calidad puesto que nunca antes había analizado el comportamiento de las criptomonedas y me llamó mucho la atención que de tan solo pasar 60 segundos los cambios en algunas ocasiones son realmente extremos. Esto es debido a que sabemos que las criptomonedas y en este caso, que se decidió hacer análisis con criptodivisas los movimientos que se presentan provienen de la especulación en torno a las subidas y bajadas en su valor. Razón por la cual los cambios pueden resultar bruscos.

Asimismo vemos como en levels para las tres criptodivisas se tiene un mismo nivel para ftx y currencycom. Sin embargo, kraken mantiene ese nível en 100 para los tres casos, hecho que se puede atribuir al manejo que tiene el exchange respecto al trading con criptomonedas.

Algo muy rescatable de todo este análisis es que el valor de las criptomonedas varía en función de la oferta, de la demanda, y del compromiso de los usuarios. Este valor se forma en ausencia de mecanismos eficaces que impidan su manipulación, como los presentes en los mercados regulados de valores. En muchas ocasiones los precios se forman también sin información pública que los respalde.

Hay que tener en cuenta que los riesgos bajo estas inversiones es mucho mayor en comparación a las tradicionales. El Banco de España y la CNMV ya advirtieron en 2018 sobre el riesgo de este tipo de inversiones debido, entre otros factores, a su extrema volatilidad, complejidad y falta de transparencia que las convierten en una apuesta de alto riesgo. Se trata de instrumentos complejos, que pueden no ser adecuados para pequeños ahorradores, y cuyo precio conlleva un alto componente especulativo que puede suponer incluso la pérdida total de la inversión.

En el desarrollo vimos el comportamiento de las seis series de tiempo creadas con la intención de analizar el comportamiento de los tres assets en diferentes exchanges y se hizo una explicación de los resultados obtenidos. Haciendo este tipo de análisis un inversionista podría determinar el alcance de sus inversiones con criptos o bien, de poder entender los riesgos y las fluctuaciones a las cuales se estaría adentrando.

Por último considero que lo más díficil con ello es poder recibir la información pertinente, ya que existen millones de criptomonedas sin embargo no de todas podemos obtener la información que se necesita además muchas veces las apis de los exchanges no funcionan del todo bien. Sin embargo, aún con esas dificultades se cumplió el propósito de analizar la microestructura de mercado.

7. Referencias

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[1] IG "¿Qué son las criptomonedas?" recuperado de https://www.ig.com/es/trading-de-criptomonedas/que-es-el-trading-de-criptomonedas el día 07 de noviembre de 2021.

[2] IG "Libro de órdenes" recuperado de https://www.ig.com/es/glosario-trading/definicion-de-libro-de-ordenes el día 07 de noviembre de 2021.

[3] Online Trading "¿Qué es el Ethereum" recuperado de https://www.xtb.com/es/que-es-el-ethereum-kb el día 07 de noviembre de 2021.

[4] Wikipedia "Solana" recuperado de https://en.wikipedia.org/wiki/Solana_(blockchain_platform) el día 07 de noviembre de 2021.

[5] Muñoz Francisco (2021) "MarketMaker-Backtest" recuperado de github.com/IFFranciscoME/MarketMaker-BackTest.git el día 29 de octubre de 2021.